Pour prendre une décision, les données doivent être formatées et converties en informations. La connaissance vient après le traitement de l'information.
Les métadonnées sont des données sur les données et sont stockées dans des catalogues. Le catalogue constitue une source d'informations importante pour les utilisateurs finaux.
La qualité des données représente la mesure dans laquelle les données correspondent à leur objectif. Un cadre de qualité des données catégorise les différentes dimensions de la qualité des données, telles que l'intrinsèque, le contextuel, la représentation et l'accès.
La gouvernance des données est un ensemble de rôles, de politiques et de responsabilités clairs qui permettent à l'entreprise de gérer et de protéger la qualité des données.
Il existe divers rôles de gestion des données : architecte de l'information, concepteur de bases de données, propriétaire des données, intendant des données, administrateur de bases de données, informaticien et scientifique des données.
La feuille de route de la gestion des données comporte plusieurs étapes, allant de la collecte et du stockage des données à l'obtention d'un produit final ou d'une décision.
Pour stocker, récupérer, modifier et maintenir les données associées dans la base de données, nous avons besoin d'un système qui est un système de gestion de base de données (DBMS).
Une base de données peut être définie comme une collection d'éléments de données liés au sein d'un processus d'affaires ou d'un contexte de problème spécifique.
Un SGBD est le progiciel utilisé pour définir, créer, utiliser et maintenir une base de données tout en tenant compte des mesures de sécurité appropriées.
Il existe de nombreuses caractéristiques pour les SGBD, telles que le couplage faible, l'efficacité, la cohérence et la maintenance.
Un SGBD comprend divers composants tels que l'interface DBMS, le gestionnaire de connexion, le gestionnaire de sécurité, le compilateur DDL, le processeur de requêtes, le gestionnaire de stockage et les utilitaires DBMS.
Les catégories de modèles de données logiques incluent les SGBD hiérarchiques, les SGBD réseau, les SGBD relationnels, les SGBD orientés objet, les SGBD XML et les SGBD NoSQL.
Les utilisateurs de SGBD peuvent être divisés en acteurs sur scène et travailleurs en coulisses.
Il existe différents types d'architectures de bases de données, telles que l'architecture DBMS centralisé, l'architecture DBMS client-serveur, l'architecture DBMS à n niveaux, l'architecture DBMS infonuagique, le SGBD fédéré et le SGBD en mémoire.
Le modèle relationnel de données est basé sur le concept mathématique de relation.
Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles sont un type de SGBD qui stocke les éléments de données liés dans une structure de table basée sur des lignes.
SQL est un langage utilisé pour la programmation et la gestion des données structurées situées dans un SGBDR. SQL est basé sur l'algèbre relationnelle avec de nombreuses extensions.
L'algèbre relationnelle est un langage de requête qui utilise des opérateurs pour exécuter des requêtes.
La conception logique est la conception d'une base de données basée sur un modèle de données spécifique mais indépendante des détails physiques.
La normalisation de base de données est le processus de structuration d'une base de données relationnelle pour réduire la redondance des données et améliorer l'intégrité des données.
La conception de base de données relationnelle modélise les données en un ensemble de tables avec des lignes et des colonnes. Chaque ligne représente un enregistrement, et chaque colonne représente un attribut.
Les tables de bases de données sont stockées sur un support de stockage sur disque tel que les disques durs, la mémoire flash, les disques magnétiques, les disques optiques et les bandes.
L'organisation des fichiers et l'indexation sont utilisées pour minimiser le nombre d'accès aux blocs pour les requêtes fréquentes, et les plus populaires sont l'organisation séquentielle, relative et indexée.
Les technologies API représentent les entités liées aux bases de données de manière orientée objet.
Le contrôle de concurrence est la coordination des transactions qui s'exécutent simultanément sur les mêmes données afin qu'elles ne provoquent pas d'incohérences dues à des interférences mutuelles.
La réplication de données est le stockage de données sur plus d'un site pour améliorer la disponibilité des données et les performances de récupération.
La reprise de base de données est l'activité qui consiste à remettre la base de données dans un état cohérent sans aucune perte de données en cas de défaillance ou de problème.
La sécurité des bases de données utilise un ensemble de contrôles pour sécuriser les données et garantir un niveau élevé de confidentialité.
Une base de données non relationnelle est une base de données qui n'utilise pas les méthodes traditionnelles de stockage des données.
Les bases de données à plat et les bases de données relationnelles multifichiers sont les deux principaux SGBD hérités.
Un modèle hiérarchique est un modèle dans lequel les données sont stockées sous forme d'enregistrements et organisées en structure d'arbre.
La forme normale non première est un modèle de données de base de données qui ne satisfait à aucune des conditions de normalisation de base de données définies par le modèle relationnel.
La persistance d'objet apparaît lorsqu'un objet n'est pas supprimé tant qu'un besoin n'émerge pas de le retirer de la mémoire.
L'indépendance de la persistance signifie qu'un objet est indépendant de la manière dont un programme le manipule.
Le modèle relationnel a une structure plate, et des jointures coûteuses sont nécessaires pour défragmenter les données avant qu'elles ne puissent être utilisées avec succès, ce qui augmente la complexité des objets due à la normalisation.
Une base de données XML est un système de persistance de données dans lequel les données sont spécifiées et stockées au format XML.
Les stratégies de mappage pour mapper les données XML dans des bases de données relationnelles sont le mappage basé sur les tables, le mappage ignorant le schéma et le mappage conscient du schéma.
Les données non structurées sont gérées par des magasins clé-valeur, des magasins de n-uplets et de documents, des bases de données orientées colonne, des bases de données orientées graphe et d'autres bases de données NoSQL.
Le DaaS est une stratégie de gestion des données qui inclut de nombreuses technologies telles que les solutions de cycle de vie de l'information, la modélisation de données, la réplication et la gestion de contenu.
Un entrepôt de données est une base de données relationnelle qui stocke des données traitées optimisées pour la collecte d'informations commerciales afin de soutenir le processus de prise de décision.
Lors de la conception d'un entrepôt de données, de nombreux schémas peuvent être adoptés, tels que le schéma en étoile, le schéma en flocon et la constellation de faits.
L'ETL est le processus d'extraction, de transformation et de chargement des données.
Un magasin de données est une version réduite d'un entrepôt de données visant à répondre aux besoins d'information d'un petit groupe homogène d'utilisateurs finaux.
La virtualisation utilise un intergiciel pour créer un entrepôt de données logique ou virtuel.
Un magasin de données opérationnelles est une zone de transit qui fournit des capacités de requête.
Les lacs de données sont de grands dépôts de données qui stockent des données brutes et peuvent être mis en place sans avoir à définir au préalable la structure et le schéma des données.
L'informatique décisionnelle (BI) est l'ensemble des activités, techniques et outils visant à comprendre les motifs dans les données passées pour prédire l'avenir.
L'intégration de données vise à fournir une vue unifiée et/ou un accès unifié sur des sources de données hétérogènes, et éventuellement distribuées.
Les mégadonnées englobent à la fois des formes de données structurées et très non structurées.
La portée des mégadonnées comporte cinq V : Volume, Vélocité, Variété, Véracité et Valeur.
La virtualisation des données est une technique qui masque l'emplacement physique des données et utilise des motifs d'intégration de données pour produire une vue de données unifiée.
La qualité des données implique divers critères pour évaluer la qualité d'un ensemble de données.
L'objectif de la gouvernance des données est de mettre en place une approche de la qualité des données contrôlée et soutenue à l'échelle de l'entreprise, accompagnée de processus de gestion de la qualité des données.
Un modèle de processus analytique comprend le prétraitement, l'analytique et le post-traitement.
L'analytique des mégadonnées crée un modèle à partir d'un ensemble de données ; pour apprendre des données, nous avons besoin d'algorithmes d'apprentissage automatique.
L'analytique en flux effectue des processus analytiques sur des données en flux.
L'informatique cognitive est une technologie qui tente de simuler la manière humaine de résoudre des problèmes.
L'intelligence artificielle est un système qui crée des moyens intelligents de résoudre des problèmes qui nécessitaient auparavant une interaction humaine.
L'informatique décrit l'étude, la conception et le développement des technologies de l'information pour le bien des personnes, des organisations et de la société.
Les systèmes d'information soutiennent clairement l'informatique et fournissent un contexte organisationnel pour l'utilisation de systèmes de bases de données afin d'aider à collecter, organiser, stocker, analyser, préserver, récupérer et gouverner les données et les enregistrements pertinents pour une organisation.
Les systèmes d'information fournissent les ressources impliquées dans la collecte, la gestion, l'utilisation et la diffusion des ressources informationnelles des organisations.
Un cycle de vie des systèmes d'information comprend l'analyse de faisabilité, la collecte et l'analyse des exigences, la conception, l'implémentation, ainsi que la validation et les tests d'acceptation.